大批量URL去重的架构设计(redis-bitmap+redisson)

时间：2024-12-20 09:16:54

1. 引言

  • 什么是数据去重？
    • 在大数据处理中，去重是指消除重复数据，只保留唯一的数据记录。
  • 去重的重要性
    • 提高数据处理效率，节省存储空间，提升数据分析的准确性。
  • 常见的去重技术
    • 基于哈希函数、布隆过滤器、位图等方法。

2. 大规模URL去重的挑战

  • 数据量巨大：处理数亿甚至数十亿的URL。
  • 高并发：实时接收和处理大量URL请求。
  • 内存与存储：高效利用内存和存储资源，降低成本。
  • 低延迟：确保去重操作的快速响应，满足实时性要求。
  • 高可用性与扩展性：系统需具备高可用性，并能够根据数据量增长进行水平扩展。

3. 架构概述

采用MurmurHash3哈希算法将URL映射为哈希值，再利用Redis位图存储这些哈希值对应的位状态，以实现高效的去重操作。Redis位图的优势在于其内存效率高、位操作速度快，适合大规模数据的去重需求。

4. 技术选型

MurmurHash3

  • 特点：
    • 高效的非加密哈希函数，适合大数据量处理。
    • 良好的散列分布性，减少哈希冲突。
    • 开源且易于实现。

Redis 位图（Bitmap）

  • 特点：
    • 每个位只占用一个比特位，内存利用率高。
    • 支持高效的位操作，如设置、获取和统计。
    • 支持持久化和分布式部署。

Redisson客户端

  • 特点：

    • 基于Redis的Java客户端，提供高级功能和分布式数据结构支持。
    • 支持异步操作、事务、分布式锁等。
    • 简化Redis操作，提升开发效率。

5. 系统架构设计

数据流与组件

  1. 数据接收模块：接收待去重的URL。
  2. 哈希计算模块：使用MurmurHash3将URL转换为哈希值。
  3. Redis位图模块：根据哈希值在Redis位图中进行设置和检查。
  4. 去重结果处理：根据Redis位图的检查结果，判断URL是否重复并进行相应处理。

6. Java实现细节

技术栈

  • 编程语言：Java
  • 哈希库 reids（提供MurmurHash3实现）
  • Redis客户端：Redisson

关键步骤

1. MurmurHash3 计算

使用Guava的Hashing库进行MurmurHash3计算。

import com.google.common.hash.HashFunction;
import com.google.common.hash.Hashing;
import java.nio.charset.StandardCharsets;

public class HashUtil {
    private static final HashFunction murmur3 = Hashing.murmur3_128();

    public static long computeHash(String url) {
        // 获取128位哈希值，并取前64位
        return murmur3.hashString(url, StandardCharsets.UTF_8).asLong();
    }
}

运行实例图：
在这里插入图片描述

2. 去重逻辑整合（Redis 位图操作——伪代码）
public class RedisBitMapUtils {
    private RedissonClient redissonClient;
    private RBitSet test;

    private void  setUrlData(){

        test = redissonClient.getBitSet("url");
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            test.set(computeHash("https://www.baidu.com/" + i), true);
        }
    }

    private boolean isExist(long urlnum) {

        if (test.get(urlnum)) {
            return true;
        }
        return false;
    }


}

补充知识点分布式id生成：



public class RedisIDUtils {
    private RedissonClient redisson;
    RIdGenerator generator = redisson.getIdGenerator( "shujie:id");
    RAtomicLong atomicLong = redisson.getAtomicLong("shujie:id");
    /**
     * 分布式id生成
     * @return
     */
    private long genIds(){
        //初始值及步长
        generator.tryInit(1,1000);
        //返回id
        return  generator.nextId();
    }

    /**
     * 自增id
     * @return
     */
    private long getAtomicId(){
        // 初始化计数器的起始值
        atomicLong.set(1);
        // 获取返回分布式主键
        return atomicLong.incrementAndGet();
    }
}

7. 总结

  • MurmurHash3 与 Redis 位图结合

    • 提供了一种高效、内存节省的数据去重方案。
    • 适用于大规模数据处理和高并发场景。

  • 关键优势

    • 高性能、低内存消耗、易于实现和扩展。

  • 应用场景

    • URL去重、日志去重、用户行为分析、实时数据统计等。

8. 附录：参考资料

  1. MurmurHash3 详解

    • MurmurHash3 官方文档

  2. Redis 位图使用指南

    • Redis 官方文档 - Bitmap

  3. Redisson GitHub 仓库

    • Redisson GitHub

  4. Google Guava Hashing

    • Guava Hashing 文档

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